Fiche métier de l'Analytics Engineer : Guide Métier

Vous souhaitez ajouter une brique d’Analytics Engineer à votre profil ?

Vous êtes déjà en poste et aimeriez élargir vos responsabilités ?

À mi-chemin entre le Data Analyst et le Data Engineer, l’Analytics Engineer est un profil de plus en plus recherché dans les entreprises modernes.

Dans cette fiche métier, découvrez comment devenir Analytic Engineer, ainsi que son rôle, ses compétences et ses perspectives d'évolution !

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La fiche métier de l'analytics engineer :

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Comprendre le rôle d'un Analytic Engineer

Les responsabilités clés d'un Analytic Engineer

Contrairement au Data Analyst, dont la principale mission est l'analyse des données, l'Analytic Engineer met l’accent sur la modélisation des données. Concrètement, ce professionnel est responsable de la transformation, des tests, du déploiement et de la documentation des données qu'il gère.

Au quotidien, les missions d'un Analytics Engineer concernent :

• la conception et l'optimisation des pipelines de données pour l'acquisition, la transformation et le chargement (ETL/ELT) ;
• l'élaboration et la gestion de modèles de données pour simplifier leur analyse ;
• la surveillance et l'amélioration des performances des systèmes de traitement des données ;
• la mise en place de pratiques de gouvernance des données pour garantir leur qualité et leur sécurité.

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L'impact d'un Analytic Engineer dans une équipe

L'Analytics Engineer joue un rôle clé au sein d'une équipe data. Afin de s'assurer que les données soient prêtes pour l'analyse et la visualisation, il conçoit, développe et maintient des pipelines de données performants. L'Analytic Engineer travaille en étroite collaboration avec les membres de son équipe pour comprendre les besoins métier et les exigences en matière de données, dans le but de proposer des solutions adaptées.

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Les compétences essentielles pour réussir en tant qu'Analytic Engineer

Maîtrise des langages de programmation et des outils d'analyse de données

Naturellement, un Analytics Engineer doit posséder de solides compétences en programmation et en manipulation de données. Il maîtrise sur le bout des doigts les processus ETL/ELT, les bases de données, ainsi que tous les outils d'Analytics Engineer. 

Dans cette optique, l’outil SQL est indispensable pour lui permettre d’extraire des informations précises, afin de préparer les données aux analyses futures. En complément, la connaissance de langages de programmation, tels que R et Python, est tout aussi importante. Ces langages permettent de visualiser les données et de créer des modèles prédictifs ou des algorithmes d'apprentissage automatique.

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Capacité à gérer un pipeline de données pour l’équipe métier

Pour répondre aux besoins de l'entreprise, l’Analytic Engineer conçoit des pipelines de données efficaces pour extraire, transformer et charger des données de haute qualité. Pour vérifier la fiabilité de ces pipelines, l’Analytic Engineer effectuent une série de tests : 

• Des tests unitaires pour valider chaque composant du pipeline.
• Des tests d'intégration pour vérifier la cohérence entre les différentes parties.
• Des tests de performance pour s'assurer que le système peut gérer des volumes importants de données sans compromettre sa rapidité.

En parallèle, l’Analytic Engineer met en place des procédures de validation et des contrôles automatisés, qui permettent de vérifier la qualité des données à chaque étape du pipeline : détection des anomalies, incohérences, erreurs, mécanismes de correction automatique ou manuelle…. 

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Compétences en communication et en collaboration

Au-delà de l’aspect technique, l’Analytic Engineer doit également posséder de solides compétences relationnelles. Ce professionnel doit être capable de comprendre les besoins spécifiques de chaque équipe, souvent exprimés dans un langage non technique, et de les traduire en solutions techniques adaptées. Cette interaction continue exige ainsi de la pédagogie, tout en veillant à ce que les attentes des parties prenantes soient réalistes et alignées sur les capacités techniques.

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Les étapes pour devenir un Analytic Engineer

Choisir le bon parcours éducatif et acquérir les compétences nécessaires

Pour ceux qui souhaitent gravir les échelons et devenir Analytics Engineer, plusieurs possibilités s’offrent à vous. S’il n’existe à ce jour pas de formations spécifiques, dédiées au métier d'Analytic Engineer, des études en mathématiques, statistiques ou informatique sont plus que conseillées. Il est possible de poursuivre vos études avec un Master en sciences des données, en analyse commerciale ou dans un domaine connexe, afin d’approfondir vos compétences et vous spécialiser davantage.

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Explorer les options de formation continue et de certification

En outre, des cours en ligne et des bootcamps Data sont idéals pour une formation pratique et intensive. Vous souhaitez compléter votre formation de Data Analyst et évoluer vers un poste d’Analytics Engineer ? DataBird a ce qu’il vous faut ! 

Que vous soyez en activité ou demandeur d’emploi, la formation Analytic Engineer vous propose un cursus de 6 semaines qui s’adapte à votre emploi du temps. Au programme : des cours interactifs et stimulants avec des feedbacks en direct. Notez que notre programme est co-construit avec DataGen, afin d’allier leur vision du marché à notre expertise en formation, pour faire de vous un véritable expert !

Afin de valider vos compétences et vous distinguer sur le marché du travail, n’hésitez pas à vous renseigner sur les certifications suivantes : 

• Google Professional Data Engineer 
• Microsoft Certified: Data Analyst Associate 
• AWS Certified Data Analytics - Specialty 

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Acquérir de l'expérience pratique grâce à des projets et des stages

Et si vous combiniez une ou plusieurs expériences pratiques à votre formation ? Si l’occasion se présente, n’hésitez pas à effectuer un stage dans une entreprise qui offre des postes en Analytics Engineering ou ingénierie de données.

Vous pourriez également participer à des hackathons et des concours, afin de mettre en pratique vos compétences dans des situations de résolution de problèmes réels. Contribuer à des projets open source constitue également un excellent moyen de démontrer votre expertise et bâtir un réseau professionnel.

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Perspectives de carrière et salaire d'un Analytic Engineer

Les opportunités de croissance professionnelle dans le domaine de l'analytique

Très variées, les évolutions professionnelles d’un Analytics Engineer peuvent mener à des rôles plus stratégiques ou spécialisés. Voici quelques-unes des principales opportunités de carrière :

• Responsable Data Engineering 
• Chief Data Officer (CDO) 
• Data Architect 
• Machine Learning Engineer 
• Data Scientist
• Business Intelligence (BI) Developer
• Consultant en Data Engineering
• Consultant en stratégie de données

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Les facteurs qui impactent le salaire d'un Analytic Engineer

Le salaire d’un Analytic Engineer peut considérablement varier en fonction de votre profil. En France, celui-ci dépend de plusieurs facteurs clés. La localisation géographique joue un rôle crucial : les salaires sont, de manière générale, plus élevés dans les grandes villes et les régions avec un secteur technologique bien développé. Sans oublier l’expérience accumulée, les compétences et les certifications, qui contribuent à augmenter le potentiel de rémunération de l’Analytic Engineer.

Voici un aperçu du salaire auquel vous pouvez prétendre : 

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Différences clés entre un Analytic Engineer et d'autres professions liées aux données

Comparaison avec le rôle d'un Data Engineer

D’un côté, le Data Engineer se spécialise dans la conception et la gestion des infrastructures de données, en traitant les données brutes pour les rendre utilisables. Son objectif principal est de garantir que les données sont disponibles et prêtes à être analysées. 

De l’autre, l'Analytics Engineer se concentre sur la transformation des données pour les rendre compréhensibles et accessibles à tous. Il élabore, pour ce faire, des tableaux de bord interactifs et des rapports visuels, pour favoriser la compréhension des données.

 Tandis que le Data Engineer préparent les données pour l'analyse, l’Analytics Engineer développe des outils d'analyse pour soutenir la prise de décision. Bien que leurs rôles soient bien distincts, ces deux profils travaillent en synergie afin d’assurer un flux de données efficace et exploitable.

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Distinctions entre un Analytic Engineer et un Data Scientist

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L'Analytics Engineer et le Data Scientist jouentquant à eux des rôles distincts, mais complémentaires. À la différence de l’Analytic Engineer, le scientifique de données utilise des techniques statistiques et des algorithmes de Machine Learning pour analyser les données, développer des modèles prédictifs, et délivrer des insights stratégiques. Tandis que l'Analytics Engineer travaille sur l'infrastructure des données, le Data Scientist se concentre sur l'extraction d'insights exploitables à partir des données préparées.

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Pourquoi passer de la data analyse à l’Analytic Engineering ?

Un changement du marché : les entreprises vont rechercher de plus en plus d’Analytic Engineers

Avec l'augmentation des volumes de données et la complexité des systèmes, les entreprises sont en recherche perpétuelle de professionnels capables de concevoir, construire et maintenir des pipelines de données efficaces. Cette évolution du marché reflète une demande accrue pour des compétences techniques spécifiques qui permettent de transformer les données en un atout stratégique. 

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L’analytic Engineer vient mieux gérer la donnée, et laisse l’analyse aux équipes métier 

Évoluer vers un poste d’Analytics Engineering permet de mieux gérer les données, en se concentrant sur la conception et la maintenance des infrastructures de données. L’Analytics Engineer assure des données correctement préparées, structurées et accessibles. En délégant la gestion technique des données à l’Analytics Engineer, les équipes métier se concentrent sur l’analyse et l’interprétation des données. Ceci facilite la prise de décision stratégique, sur la base d’insights clairs et fiables.

Vous l'aurez compris, avec un salaire compétitif et une différenciation claire par rapport au poste de Data Engineer, le métier d’Analytic Engineering connaît une forte croissance, tant en matière de demande sur le marché que d’importance stratégique pour les entreprises.

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Quel est le salaire d'un Analytics Engineer ?

Alors bien sur, pour justifier un bon salaire d'Analytics Engineer doit connaitre tous les outils et justifier des compétences que l'on attend d'un analytics engineer.

Voici un aperçu simplifié des salaires de Data Engineer :

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